邮件订阅
2014年 第36卷 第4期
2014, 36(4): 763-768.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00971
摘要:
认知无线电技术能充分利用闲置的频谱进行数据传输，从而提高频谱利用率。而稀疏信道估计能充分发掘无线信道的稀疏性，从而节省导频开销，并进一步提高频谱利用率。因此，该文研究了采用稀疏信道估计的认知无线电系统及导频优化，将信道估计转化为稀疏重建问题，以最小化观测矩阵的互相关为目标进行优化，并提出了一种快速的导频优化算法。该算法通过灵活设置外循环和内循环次数，实现了对导频序列进行逐位置的替换与优化。仿真结果表明，相比于最小二乘信道估计，稀疏信道估计能节省72.4%的导频开销，提高8.2%的频谱利用率；此外，该导频优化算法优于目前的随机优化算法，在相同的0.012误码率性能下，相比后者能节省约5 dB的信噪比。
认知无线电技术能充分利用闲置的频谱进行数据传输，从而提高频谱利用率。而稀疏信道估计能充分发掘无线信道的稀疏性，从而节省导频开销，并进一步提高频谱利用率。因此，该文研究了采用稀疏信道估计的认知无线电系统及导频优化，将信道估计转化为稀疏重建问题，以最小化观测矩阵的互相关为目标进行优化，并提出了一种快速的导频优化算法。该算法通过灵活设置外循环和内循环次数，实现了对导频序列进行逐位置的替换与优化。仿真结果表明，相比于最小二乘信道估计，稀疏信道估计能节省72.4%的导频开销，提高8.2%的频谱利用率；此外，该导频优化算法优于目前的随机优化算法，在相同的0.012误码率性能下，相比后者能节省约5 dB的信噪比。
2014, 36(4): 769-774.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01091
摘要:
在实用的认知无线电系统中，频谱感知技术必须具备在噪声电平高动态变化和无线信道严重衰落电磁背景下，进行实时盲频谱感知的能力，这为经典的频谱感知算法带来巨大的挑战。该文提出的功率谱分段对消频谱感知算法，依据傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性，计算出功率谱的统计特性，利用监测频带内部分谱线强度和与全部谱线强度和的比值作为检验统计量进行信号存在性的判断。该文推导了算法的虚警概率和不同信道模型下正确检测概率的数学表达式，并依据Neyman-Pearson准则得到判决门限的闭式表达式。理论分析和仿真结果均表明：功率谱分段对消频谱感知算法对噪声不确定度具有鲁棒性；固定信噪比，算法的频谱感知性能不受噪声电平改变的影响；应用于高斯白噪声和平坦慢衰落信道中，可在较宽的信噪比范围内获得较优越的频谱感知性能；算法计算复杂度低，可在微秒级时长内完成频谱感知。
在实用的认知无线电系统中，频谱感知技术必须具备在噪声电平高动态变化和无线信道严重衰落电磁背景下，进行实时盲频谱感知的能力，这为经典的频谱感知算法带来巨大的挑战。该文提出的功率谱分段对消频谱感知算法，依据傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性，计算出功率谱的统计特性，利用监测频带内部分谱线强度和与全部谱线强度和的比值作为检验统计量进行信号存在性的判断。该文推导了算法的虚警概率和不同信道模型下正确检测概率的数学表达式，并依据Neyman-Pearson准则得到判决门限的闭式表达式。理论分析和仿真结果均表明：功率谱分段对消频谱感知算法对噪声不确定度具有鲁棒性；固定信噪比，算法的频谱感知性能不受噪声电平改变的影响；应用于高斯白噪声和平坦慢衰落信道中，可在较宽的信噪比范围内获得较优越的频谱感知性能；算法计算复杂度低，可在微秒级时长内完成频谱感知。
2014, 36(4): 775-779.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00871
摘要:
针对认知网络中主用户状态的不确定性和随机检测策略无法保证认知用户准确地寻找可用信道的问题，该文提出一种利用认知无线网络中空闲认知用户进行联合随机检测的策略。在加入空闲认知用户进行检测后，利用马尔科夫模型对认知基站获得的可用信道数进行描述，推导出此时认知网络的检测性能。理论分析和仿真结果表明，利用空闲认知用户可以减少服务时延，提高认知网络的吞吐量。在考虑认知用户汇报检测信息所占用的时长后，通过优化算法得出最优的参与联合检测的空闲认知用户数。
针对认知网络中主用户状态的不确定性和随机检测策略无法保证认知用户准确地寻找可用信道的问题，该文提出一种利用认知无线网络中空闲认知用户进行联合随机检测的策略。在加入空闲认知用户进行检测后，利用马尔科夫模型对认知基站获得的可用信道数进行描述，推导出此时认知网络的检测性能。理论分析和仿真结果表明，利用空闲认知用户可以减少服务时延，提高认知网络的吞吐量。在考虑认知用户汇报检测信息所占用的时长后，通过优化算法得出最优的参与联合检测的空闲认知用户数。
2014, 36(4): 780-786.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00778
摘要:
针对无线物理层安全编码不能保证信息在有噪信道下进行强安全传输的问题，该文提出一种基于部分陪集的强安全编码方法。首先证明了当且仅当陪集母码的对偶码的最小汉明距离大于信息泄露位数时，利用部分陪集编码能够保证信息的强安全传输；然后证明了陪集编码的一系列性质，基于这些性质可以将陪集间最小汉明距离计算降低为1次查表运算，进而设计了一种基于树形深度优先的最大可用陪集集合搜索算法；最后分析得出一些典型线性分组码的抗窃听信道信息泄露和抗合法信道传输噪声的能力，以及相应的最大可用陪集集合。当陪集母码为BCH(15,11)的对偶码时，与传统陪集编码方案相比，该方法对合法信道的信道质量要求降低了5 dB，同时能够保证信息传输的强安全性。
针对无线物理层安全编码不能保证信息在有噪信道下进行强安全传输的问题，该文提出一种基于部分陪集的强安全编码方法。首先证明了当且仅当陪集母码的对偶码的最小汉明距离大于信息泄露位数时，利用部分陪集编码能够保证信息的强安全传输；然后证明了陪集编码的一系列性质，基于这些性质可以将陪集间最小汉明距离计算降低为1次查表运算，进而设计了一种基于树形深度优先的最大可用陪集集合搜索算法；最后分析得出一些典型线性分组码的抗窃听信道信息泄露和抗合法信道传输噪声的能力，以及相应的最大可用陪集集合。当陪集母码为BCH(15,11)的对偶码时，与传统陪集编码方案相比，该方法对合法信道的信道质量要求降低了5 dB，同时能够保证信息传输的强安全性。
2014, 36(4): 787-791.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00872
摘要:
该文针对信道反馈有延迟的Turbo-BLAST系统，以误比特率(Bit Error Rate, BER)为优化目标，提出次优和最优两种自适应功率分配算法。通过系统建模和性能分析，推导出系统瞬时信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)的条件概率密度函数，利用数学变换得到信道反馈有延迟时系统BER的表达式。发送端在总功率约束条件下，分别采用拉格朗日极值法和牛顿迭代法求解功率分配矩阵的次优解与最优解。接收端采用基于迫零(Zero Forcing, ZF)准则的软干扰抵消算法进行迭代检测。仿真结果表明，和等功率分配相比，采用该文所提两种算法均可改善系统的BER性能。最优功率分配算法以增加计算复杂度为代价更好地改善了系统的BER性能，而接收端的迭代检测可进一步改善系统性能。
该文针对信道反馈有延迟的Turbo-BLAST系统，以误比特率(Bit Error Rate, BER)为优化目标，提出次优和最优两种自适应功率分配算法。通过系统建模和性能分析，推导出系统瞬时信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)的条件概率密度函数，利用数学变换得到信道反馈有延迟时系统BER的表达式。发送端在总功率约束条件下，分别采用拉格朗日极值法和牛顿迭代法求解功率分配矩阵的次优解与最优解。接收端采用基于迫零(Zero Forcing, ZF)准则的软干扰抵消算法进行迭代检测。仿真结果表明，和等功率分配相比，采用该文所提两种算法均可改善系统的BER性能。最优功率分配算法以增加计算复杂度为代价更好地改善了系统的BER性能，而接收端的迭代检测可进一步改善系统性能。
2014, 36(4): 792-796.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00905
摘要:
为解决中继协作通信系统中突发短帧(SBD)信号的检测问题，该文提出一种基于半正定松驰(SDR)的信号直接盲恢复方法。该方法可在信道状态信息和信号统计量信息缺失情况下直接盲恢复突发短帧数据序列。首先给出了单中继协作通信系统中SBD信号盲检测的数学模型；然后推导了高阶正交幅度调制(QAM)信号的最小二乘估计目标函数，并应用SDR法求解该优化问题，SDR法所得低秩解可有效逼近最优解。最后，仿真结果表明该方法效果良好并具有快速收敛性，所提出的方法为突发短帧信号盲检测提供了一种借鉴思路。
为解决中继协作通信系统中突发短帧(SBD)信号的检测问题，该文提出一种基于半正定松驰(SDR)的信号直接盲恢复方法。该方法可在信道状态信息和信号统计量信息缺失情况下直接盲恢复突发短帧数据序列。首先给出了单中继协作通信系统中SBD信号盲检测的数学模型；然后推导了高阶正交幅度调制(QAM)信号的最小二乘估计目标函数，并应用SDR法求解该优化问题，SDR法所得低秩解可有效逼近最优解。最后，仿真结果表明该方法效果良好并具有快速收敛性，所提出的方法为突发短帧信号盲检测提供了一种借鉴思路。
2014, 36(4): 797-803.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01008
摘要:
针对一种新的协作通信方式O-DSTC(Opportunistic Distributed Space-Time Coding)，该文在保证误码率的前提下，基于效益函数和后悔函数，提出了均衡剩余能量的协作节点选择算法。在只能得到信道的统计特性并考虑距离信息的情况下，由于O-DSTC的平均误码率无法计算，所以该文提出并简化了协作中继的平均误码率逼近公式。根据该逼近公式选择满足误码率要求的协作节点集合，集合中的节点通过后悔函数分布式地设置延迟时间，并采用竞争方式成为协作节点。仿真结果验证了该文提出的误码率逼近公式的有效性和可靠性。实验结果也表明，协作节点选择算法可以保证误码率，提高最小剩余能量，同时减少竞争接入时间。
针对一种新的协作通信方式O-DSTC(Opportunistic Distributed Space-Time Coding)，该文在保证误码率的前提下，基于效益函数和后悔函数，提出了均衡剩余能量的协作节点选择算法。在只能得到信道的统计特性并考虑距离信息的情况下，由于O-DSTC的平均误码率无法计算，所以该文提出并简化了协作中继的平均误码率逼近公式。根据该逼近公式选择满足误码率要求的协作节点集合，集合中的节点通过后悔函数分布式地设置延迟时间，并采用竞争方式成为协作节点。仿真结果验证了该文提出的误码率逼近公式的有效性和可靠性。实验结果也表明，协作节点选择算法可以保证误码率，提高最小剩余能量，同时减少竞争接入时间。
2014, 36(4): 804-809.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00774
摘要:
针对近地轨道(LEO)卫星移动通信系统，该文提出一种分析不同用户覆盖时间及切换次数的方法。在充分考虑地面用户随机分布特性的基础上，建立了卫星和波束对随机用户的覆盖时间统计模型，推导了星间切换及波束间切换平均次数下限值的计算方法。最后通过铱星通信系统模型(包括铱星星座参数，地面站参数和阵列天线波束模型)对该方法进行了仿真分析，结果显示该方法能很好地近似用户随机覆盖时间统计特性及平均切换次数的下限值。
针对近地轨道(LEO)卫星移动通信系统，该文提出一种分析不同用户覆盖时间及切换次数的方法。在充分考虑地面用户随机分布特性的基础上，建立了卫星和波束对随机用户的覆盖时间统计模型，推导了星间切换及波束间切换平均次数下限值的计算方法。最后通过铱星通信系统模型(包括铱星星座参数，地面站参数和阵列天线波束模型)对该方法进行了仿真分析，结果显示该方法能很好地近似用户随机覆盖时间统计特性及平均切换次数的下限值。
2014, 36(4): 810-816.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00845
摘要:
面向3D高清的国家广电行业标准AVS+较大地提高了编码效率，但也增加了编码复杂度，并行编码技术是解决高复杂度编码器的有效方法。该文改变了传统视频编码的反馈环，提出一种新的视频并行编码框架，有效地实现了编码的并行化；并将该框架应用于AVS+实时编码器中，实现了一种基于AVS+实时编码的并行算法。实验结果表明，该算法充分发挥多核处理器的运算能力，在编码性能损失极小，编码延迟可控的条件下极大地提高了视频编码速率。
面向3D高清的国家广电行业标准AVS+较大地提高了编码效率，但也增加了编码复杂度，并行编码技术是解决高复杂度编码器的有效方法。该文改变了传统视频编码的反馈环，提出一种新的视频并行编码框架，有效地实现了编码的并行化；并将该框架应用于AVS+实时编码器中，实现了一种基于AVS+实时编码的并行算法。实验结果表明，该算法充分发挥多核处理器的运算能力，在编码性能损失极小，编码延迟可控的条件下极大地提高了视频编码速率。
2014, 36(4): 817-822.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00858
摘要:
该文提出一种基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。在编码端通过预测单路解码可能产生的错误影响，为每个描述分配必要的冗余信息。考虑到视频编码压缩的效率问题，设计了不同的编码模式来处理冗余信息。解码端可以充分利用冗余信息，从而实现丢失视频帧的高质量恢复。实验表明，与传统时域采样方法相比，该方法具有更好的率失真性能。
该文提出一种基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。在编码端通过预测单路解码可能产生的错误影响，为每个描述分配必要的冗余信息。考虑到视频编码压缩的效率问题，设计了不同的编码模式来处理冗余信息。解码端可以充分利用冗余信息，从而实现丢失视频帧的高质量恢复。实验表明，与传统时域采样方法相比，该方法具有更好的率失真性能。
2014, 36(4): 823-827.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00759
摘要:
JPEG-LS算法简单，压缩性能出众，特别适合应用在图像的无损/近无损压缩领域。但是，无法精确控制码率的缺点使得JPEG-LS难以应用在带宽受限的卫星图像编码领域。为了解决这个问题，该文基于对JPEG-LS编码特性的分析，通过理论推导得出输出码率与失真量化参数的数学关系，提出一种以查表算法为核心的新型JPEG-LS动态码率控制算法。相对于现有的动态码率控制算法，该算法具有码率精确度高，收敛速度快等优点。
JPEG-LS算法简单，压缩性能出众，特别适合应用在图像的无损/近无损压缩领域。但是，无法精确控制码率的缺点使得JPEG-LS难以应用在带宽受限的卫星图像编码领域。为了解决这个问题，该文基于对JPEG-LS编码特性的分析，通过理论推导得出输出码率与失真量化参数的数学关系，提出一种以查表算法为核心的新型JPEG-LS动态码率控制算法。相对于现有的动态码率控制算法，该算法具有码率精确度高，收敛速度快等优点。
2014, 36(4): 828-833.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00870
摘要:
该文深入研究了Lai-Massey结构的伪随机特性。首先，证明了基于仿射几乎正形置换设计的3轮Lai- Massey模型并不具有伪随机特性，给出了Lai-Massey结构设计者所得结论的一个反例。其次，证明了双射为任意正形置换时，至少3轮Lai-Massey结构才具有伪随机特性；证明了双射为仿射正形置换时，至少4轮的Lai-Massey结构才具有超伪随机特性。结论表明，为构造伪随机特性更好的Lai-Massey结构实例，双射最好设计为非线性的正形置换或几乎正形置换。
该文深入研究了Lai-Massey结构的伪随机特性。首先，证明了基于仿射几乎正形置换设计的3轮Lai- Massey模型并不具有伪随机特性，给出了Lai-Massey结构设计者所得结论的一个反例。其次，证明了双射为任意正形置换时，至少3轮Lai-Massey结构才具有伪随机特性；证明了双射为仿射正形置换时，至少4轮的Lai-Massey结构才具有超伪随机特性。结论表明，为构造伪随机特性更好的Lai-Massey结构实例，双射最好设计为非线性的正形置换或几乎正形置换。
2014, 36(4): 834-839.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00700
摘要:
测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时，让参与投影值计算的节点分布集中化，从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上，为提高网络数据重构精度，又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明，与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比，采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗，且重构误差更小。
测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时，让参与投影值计算的节点分布集中化，从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上，为提高网络数据重构精度，又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明，与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比，采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗，且重构误差更小。
2014, 36(4): 840-846.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00960
摘要:
该文基于互联网时延矩阵的近似稀疏性，通过给定重建矩阵的零范数先验估计，讨论了不完整时延矩阵在完全去中心化环境下的填充问题。首先，将该问题转化为一对耦合凸优化问题，并进行轮转求解；然后，针对次梯度下降求解算法中存在的计算代价过高与泛化能力不足的问题，提出了搜索上界倍增的自适应分布式矩阵重建(ADMC)算法，并引入不同的损失函数作为重建误差评价准则，以提升算法的适应能力。实验证明，在不增加测量与通信负载的前提下，ADMC能够在不损失精度的情况下显著降低计算代价，同时，多种损失函数的引入也提升了算法的鲁棒性。
该文基于互联网时延矩阵的近似稀疏性，通过给定重建矩阵的零范数先验估计，讨论了不完整时延矩阵在完全去中心化环境下的填充问题。首先，将该问题转化为一对耦合凸优化问题，并进行轮转求解；然后，针对次梯度下降求解算法中存在的计算代价过高与泛化能力不足的问题，提出了搜索上界倍增的自适应分布式矩阵重建(ADMC)算法，并引入不同的损失函数作为重建误差评价准则，以提升算法的适应能力。实验证明，在不增加测量与通信负载的前提下，ADMC能够在不损失精度的情况下显著降低计算代价，同时，多种损失函数的引入也提升了算法的鲁棒性。
2014, 36(4): 847-854.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00866
摘要:
多元时间序列(Multivariate Time Series, MTS)广泛应用于医学、经济、多媒体等领域。针对其相似模式匹配问题，该文提出一种基于2维奇异值分解(Two-Dimensional Singular Value Decomposition, 2DSVD)的匹配方法。2DSVD是经典奇异值分解的扩展，能准确地描述MTS的本质特征。首先对MTS进行2DSVD分解；然后将MTS按行、列组成的协方差矩阵的主特征向量结合原MTS矩阵组成其模式表示矩阵，并借助Euclid范数来度量两个特征模式矩阵之间的相似程度，进而进行多元时间序列的模式匹配。最后通过与直接欧氏距离法、主成分分析、趋势距离、基于点分布特征4种相似匹配方法对3种不同数据规模的数据集进行对比实验，验证了所提方法刻画多种数据规模的多元时间序列特征的有效性和高效性。
多元时间序列(Multivariate Time Series, MTS)广泛应用于医学、经济、多媒体等领域。针对其相似模式匹配问题，该文提出一种基于2维奇异值分解(Two-Dimensional Singular Value Decomposition, 2DSVD)的匹配方法。2DSVD是经典奇异值分解的扩展，能准确地描述MTS的本质特征。首先对MTS进行2DSVD分解；然后将MTS按行、列组成的协方差矩阵的主特征向量结合原MTS矩阵组成其模式表示矩阵，并借助Euclid范数来度量两个特征模式矩阵之间的相似程度，进而进行多元时间序列的模式匹配。最后通过与直接欧氏距离法、主成分分析、趋势距离、基于点分布特征4种相似匹配方法对3种不同数据规模的数据集进行对比实验，验证了所提方法刻画多种数据规模的多元时间序列特征的有效性和高效性。
2014, 36(4): 855-861.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00799
摘要:
针对现有正交频分多址(OFDMA)系统初始测距算法检测性能不佳以及复杂度过高的问题，该文提出一种低复杂度迭代干扰消除的多用户初始测距算法。该算法采用迭代并行干扰消除方法，在接收端按照最大功率准则并行检测活动测距用户的有效径，利用估计出的有效径参数信息来减小信道估计中的干扰，再通过重构和并行消除多用户测距信号。计算机仿真结果表明，与连续多用户检测(SMUD)干扰抵消算法相比，当信噪比为9 dB，且一个测距时隙内测距用户数为8时，所提算法的复杂度大约是SMUD的25%，检测性能大约提高了5%。
针对现有正交频分多址(OFDMA)系统初始测距算法检测性能不佳以及复杂度过高的问题，该文提出一种低复杂度迭代干扰消除的多用户初始测距算法。该算法采用迭代并行干扰消除方法，在接收端按照最大功率准则并行检测活动测距用户的有效径，利用估计出的有效径参数信息来减小信道估计中的干扰，再通过重构和并行消除多用户测距信号。计算机仿真结果表明，与连续多用户检测(SMUD)干扰抵消算法相比，当信噪比为9 dB，且一个测距时隙内测距用户数为8时，所提算法的复杂度大约是SMUD的25%，检测性能大约提高了5%。
2014, 36(4): 862-867.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00921
摘要:
免携带设备的目标定位(DFL)不需要目标携带任何设备就能获取位置信息，针对现有算法在多目标定位中存在的因射频信号时变特性引起的问题，该文结合指纹法，提出了基于压缩感知的免携带设备双目标定位算法。该算法采用中心概率覆盖模型建立单目标射频地图到双目标射频地图的映射关系，解决指纹法由于目标数的增加引起的离线训练量骤增的问题。并采用K-means聚类方法对双目标射频地图进行分类，通过类匹配缩小定位区域的范围，降低定位算法的复杂度。最后利用压缩感知的方法，将定位问题转化成稀疏信号的重构问题，提高了定位精度。实验结果表明，与基于无线层析成像的压缩感知定位算法相比，该算法能达到较高的定位精度，且实时性更高。
免携带设备的目标定位(DFL)不需要目标携带任何设备就能获取位置信息，针对现有算法在多目标定位中存在的因射频信号时变特性引起的问题，该文结合指纹法，提出了基于压缩感知的免携带设备双目标定位算法。该算法采用中心概率覆盖模型建立单目标射频地图到双目标射频地图的映射关系，解决指纹法由于目标数的增加引起的离线训练量骤增的问题。并采用K-means聚类方法对双目标射频地图进行分类，通过类匹配缩小定位区域的范围，降低定位算法的复杂度。最后利用压缩感知的方法，将定位问题转化成稀疏信号的重构问题，提高了定位精度。实验结果表明，与基于无线层析成像的压缩感知定位算法相比，该算法能达到较高的定位精度，且实时性更高。
2014, 36(4): 868-874.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00827
摘要:
针对Alpha稳定噪声下时频重叠信号载波频率估计困难的问题，该文提出一种Alpha稳定噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法。该方法首先提出时频重叠信号的广义四阶循环累积量的定义，然后检测离散谱线所对应的广义四阶循环累积量幅度谱的循环频率，进而估计出各个信号分量的载波频率，最后进行渐近性的理论分析，证明了该估计方法是渐近无偏和一致的。仿真结果表明，在Alpha稳定分布噪声下，该方法具有良好的估计性能和稳健性。
针对Alpha稳定噪声下时频重叠信号载波频率估计困难的问题，该文提出一种Alpha稳定噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法。该方法首先提出时频重叠信号的广义四阶循环累积量的定义，然后检测离散谱线所对应的广义四阶循环累积量幅度谱的循环频率，进而估计出各个信号分量的载波频率，最后进行渐近性的理论分析，证明了该估计方法是渐近无偏和一致的。仿真结果表明，在Alpha稳定分布噪声下，该方法具有良好的估计性能和稳健性。
2014, 36(4): 875-881.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00946
摘要:
先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感，但也容易使人产生视觉疲劳，造成观看体验质量的下降，因此，如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型，该模型主要包括3个部分：(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域；(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征，作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息；(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系，预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明，与现有的方法相比较，在相同的立体图像测试库上，采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。
先进的立体视频技术能给观众带来深度感和沉浸感，但也容易使人产生视觉疲劳，造成观看体验质量的下降，因此，如何对立体视频/图像的视觉舒适度进行有效评价是目前的研究难点。该文提出一种基于视觉重要区域的立体图像视觉舒适度客观评价模型，该模型主要包括3个部分：(1)利用图像显著图和视差图像得到立体图像视觉重要区域；(2)提取视觉重要区域的视差幅度特征、视差梯度边缘特征以及空间频率特征，作为反映立体图像视觉舒适度的感知特征信息；(3)通过支持向量回归建立特征信息与立体图像舒适度平均主观评分值的关系，预测得到立体图像视觉舒适度的客观评价值。实验结果表明，与现有的方法相比较，在相同的立体图像测试库上，采用该文提出的客观评价模型可以获得更好的评价性能。
2014, 36(4): 882-887.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00846
摘要:
该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法，即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram, IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后，在极坐标下以特征主方向为基准，将局部特征区域分割成32个子区域，分别统计2维正负对比度直方图。最后，对统计结果进行归一化处理，产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明，该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时，具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法，该方法描述子的性能有了明显的提高，更适合在实时应用中使用。
该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法，即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram, IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后，在极坐标下以特征主方向为基准，将局部特征区域分割成32个子区域，分别统计2维正负对比度直方图。最后，对统计结果进行归一化处理，产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明，该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时，具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法，该方法描述子的性能有了明显的提高，更适合在实时应用中使用。
2014, 36(4): 888-895.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00826
摘要:
基于自训练的判别式目标跟踪算法使用分类器的预测结果更新分类器自身，容易累积分类错误，从而导致漂移问题。为了克服自训练跟踪算法的不足，该文提出一种基于在线半监督boosting的协同训练目标跟踪算法(简称Co-SemiBoost)，其采用一种新的在线协同训练框架，利用未标记样本协同训练两个特征视图中的分类器，同时结合先验模型和在线分类器迭代预测未标记样本的类标记和权重。该算法能够有效提高分类器的判别能力，鲁棒地处理遮挡、光照变化等问题，从而较好地适应目标外观的变化。在若干个视频序列的实验结果表明，该算法具有良好的跟踪性能。
基于自训练的判别式目标跟踪算法使用分类器的预测结果更新分类器自身，容易累积分类错误，从而导致漂移问题。为了克服自训练跟踪算法的不足，该文提出一种基于在线半监督boosting的协同训练目标跟踪算法(简称Co-SemiBoost)，其采用一种新的在线协同训练框架，利用未标记样本协同训练两个特征视图中的分类器，同时结合先验模型和在线分类器迭代预测未标记样本的类标记和权重。该算法能够有效提高分类器的判别能力，鲁棒地处理遮挡、光照变化等问题，从而较好地适应目标外观的变化。在若干个视频序列的实验结果表明，该算法具有良好的跟踪性能。
2014, 36(4): 896-902.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00623
摘要:
针对大气层外空间弹道目标难识别的问题，该文利用红外多光谱数据融合的思想，提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征，然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化，最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征，具有较强的鲁棒性。另外，该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据，并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明，提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。
针对大气层外空间弹道目标难识别的问题，该文利用红外多光谱数据融合的思想，提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征，然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化，最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征，具有较强的鲁棒性。另外，该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据，并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明，提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。
2014, 36(4): 903-907.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00887
摘要:
双通道合成孔径雷达(SAR)和单航过的干涉合成孔径雷达(InSAR)有很强的抗干扰能力，固定的单站有源干扰机所发射的干扰信号到两通道的相位差是缓变的，可以被用来做干扰对消。该文提出利用双(多)干扰机对抗双通道干扰对消的方法，分析了双通道对消原理和双干扰机的信号特点，给出了双干扰机的干涉相位条件，讨论了干扰机干涉相位的估计方法。理论分析和仿真实验表明，该方法能有效减弱双通道雷达的抗干扰能力。
双通道合成孔径雷达(SAR)和单航过的干涉合成孔径雷达(InSAR)有很强的抗干扰能力，固定的单站有源干扰机所发射的干扰信号到两通道的相位差是缓变的，可以被用来做干扰对消。该文提出利用双(多)干扰机对抗双通道干扰对消的方法，分析了双通道对消原理和双干扰机的信号特点，给出了双干扰机的干涉相位条件，讨论了干扰机干涉相位的估计方法。理论分析和仿真实验表明，该方法能有效减弱双通道雷达的抗干扰能力。
2014, 36(4): 908-914.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01095
摘要:
该文针对传统极化合成孔径雷达(PolSAR)分解方法过高估计植被成分的问题，提出一种基于极化干涉相似性参数(PISP)的极化干涉分解方法。利用极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)的3组最优相干散射机制定义的PISP具有对地表散射体空间分布敏感的特性和旋转不变性。该文基于PISP的物理意义对植被模型进行改进，使利用该模型分解相干矩阵得到的不同地物体散射功率具有自适应性。最后利用欧空局(DLR)E-SAR获取的L波段全极化干涉数据验证该分解方法的有效性，实验结果表明，该算法得到的分解结果能有效区分植被和建筑物。
该文针对传统极化合成孔径雷达(PolSAR)分解方法过高估计植被成分的问题，提出一种基于极化干涉相似性参数(PISP)的极化干涉分解方法。利用极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)的3组最优相干散射机制定义的PISP具有对地表散射体空间分布敏感的特性和旋转不变性。该文基于PISP的物理意义对植被模型进行改进，使利用该模型分解相干矩阵得到的不同地物体散射功率具有自适应性。最后利用欧空局(DLR)E-SAR获取的L波段全极化干涉数据验证该分解方法的有效性，实验结果表明，该算法得到的分解结果能有效区分植被和建筑物。
2014, 36(4): 915-922.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00859
摘要:
中高轨道合成孔径雷达(SAR)是下一代星载SAR重要的发展方向之一，电离层影响分析是推动中高轨道SAR系统发展的关键技术。该文针对中高轨道SAR的系统特点，结合电离层时空变化特征，建立了背景电离层对中高轨道SAR系统的影响分析模型，重点分析了背景电离层及其时空变化对中高轨SAR系统图像质量的影响，主要包括距离向和方位向图像分辨率的下降以及图像位移。分析结果表明，电离层及其时空变化对中高轨SAR图像质量产生较为严重的影响，相同电离层条件下，对于分辨率相同的SAR系统，随着轨道高度的增加，电离层引入的误差对距离向分辨率和图像畸变以及方位向分辨率和图像位移产生的影响程度将增大。
中高轨道合成孔径雷达(SAR)是下一代星载SAR重要的发展方向之一，电离层影响分析是推动中高轨道SAR系统发展的关键技术。该文针对中高轨道SAR的系统特点，结合电离层时空变化特征，建立了背景电离层对中高轨道SAR系统的影响分析模型，重点分析了背景电离层及其时空变化对中高轨SAR系统图像质量的影响，主要包括距离向和方位向图像分辨率的下降以及图像位移。分析结果表明，电离层及其时空变化对中高轨SAR图像质量产生较为严重的影响，相同电离层条件下，对于分辨率相同的SAR系统，随着轨道高度的增加，电离层引入的误差对距离向分辨率和图像畸变以及方位向分辨率和图像位移产生的影响程度将增大。
2014, 36(4): 923-930.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00673
摘要:
斜视TOPS SAR成像处理需要解决3大问题：方位频谱混叠，距离和方位耦合严重，方位输出时域混叠。针对上述问题，该文提出一种基于谱分析的子孔径成像处理方法。首先对子孔径数据在时域适当进行扩展并获取无模糊的2维频谱，然后采用修正的距离徙动算法进行距离徙动校正和距离脉冲压缩，最后在方位频域对子孔径信号进行拼接处理，获得全孔径信号无模糊的方位频谱并结合谱分析技术将信号聚焦在方位频域。仿真结果验证了该算法的有效性。
斜视TOPS SAR成像处理需要解决3大问题：方位频谱混叠，距离和方位耦合严重，方位输出时域混叠。针对上述问题，该文提出一种基于谱分析的子孔径成像处理方法。首先对子孔径数据在时域适当进行扩展并获取无模糊的2维频谱，然后采用修正的距离徙动算法进行距离徙动校正和距离脉冲压缩，最后在方位频域对子孔径信号进行拼接处理，获得全孔径信号无模糊的方位频谱并结合谱分析技术将信号聚焦在方位频域。仿真结果验证了该算法的有效性。
2014, 36(4): 931-937.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00576
摘要:
考虑目标频率-方位2维观测数据在属性散射中心模型参数空间上的稀疏性，该文提出一种基于稀疏表示的属性散射中心提取与参数估计方法。由于模型参数维数较高，构造的高维联合字典将消耗较多系统资源。该算法通过分别构建包含位置信息与方位属性参数信息的两个低维字典代替高维的联合字典实现距离特性与方位特性的解耦合，以降低资源需求，并通过正交匹配追踪(OMP)-RELAX联合算法求解l0优化问题，从而实现在频率-方位角域上位置参数与方位属性参数的联合估计。根据提取的属性散射中心可以有效地估计目标或目标重要部件的几何尺寸。基于电磁计算数据和实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。
考虑目标频率-方位2维观测数据在属性散射中心模型参数空间上的稀疏性，该文提出一种基于稀疏表示的属性散射中心提取与参数估计方法。由于模型参数维数较高，构造的高维联合字典将消耗较多系统资源。该算法通过分别构建包含位置信息与方位属性参数信息的两个低维字典代替高维的联合字典实现距离特性与方位特性的解耦合，以降低资源需求，并通过正交匹配追踪(OMP)-RELAX联合算法求解l0优化问题，从而实现在频率-方位角域上位置参数与方位属性参数的联合估计。根据提取的属性散射中心可以有效地估计目标或目标重要部件的几何尺寸。基于电磁计算数据和实测数据的实验结果验证了该算法的有效性。
2014, 36(4): 938-945.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00011
摘要:
SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同，时域算法下的这种FTP关系不仅复杂，且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理，该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理，提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法，为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次，针对数据处理的实际需求，该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后，通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。
SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同，时域算法下的这种FTP关系不仅复杂，且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理，该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理，提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法，为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次，针对数据处理的实际需求，该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后，通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。
2014, 36(4): 946-952.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00891
摘要:
在穿墙成像中，墙体反射波相对于目标回波具有很强的能量，因此对目标的成像及检测造成严重干扰。传统的空域滤波方法基于单发单收阵列体制，利用墙体空间特征不变性有效地抑制墙体杂波。随着MIMO技术越来越多的应用于穿墙雷达，墙体空间特征发生变化，该方法不再适用于MIMO穿墙雷达回波。为解决这一问题，该文分析了MIMO穿墙雷达回波中墙体与目标回波的空间特征，参数化建模结果表明，墙体回波的空间特征与天线阵列的位置无关且具有对称性，而目标回波不具有该特性。根据两者的这一差异，该文提出对称消去法来消除墙体回波。仿真结果表明该方法能够有效地消除墙体杂波，且能够保留目标的全部信息。
在穿墙成像中，墙体反射波相对于目标回波具有很强的能量，因此对目标的成像及检测造成严重干扰。传统的空域滤波方法基于单发单收阵列体制，利用墙体空间特征不变性有效地抑制墙体杂波。随着MIMO技术越来越多的应用于穿墙雷达，墙体空间特征发生变化，该方法不再适用于MIMO穿墙雷达回波。为解决这一问题，该文分析了MIMO穿墙雷达回波中墙体与目标回波的空间特征，参数化建模结果表明，墙体回波的空间特征与天线阵列的位置无关且具有对称性，而目标回波不具有该特性。根据两者的这一差异，该文提出对称消去法来消除墙体回波。仿真结果表明该方法能够有效地消除墙体杂波，且能够保留目标的全部信息。
2014, 36(4): 953-959.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00955
摘要:
该文提出了基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计算法。首先构造了基于非均匀阵列的具有相同确定性角信号分布函数和分布参数的相干分布式目标的双基地MIMO雷达信号模型，再利用基于最小冗余的差分共置阵列思想，实现了阵元二次虚拟扩展；然后通过构造置换、去冗余和换维矩阵，得到了新的协方差矩阵；最后利用ESPRIT算法思想，估计出相干分布式目标的发射、接收中心角，并且实现了角度参数的自动配对。由于该文算法实现了阵元二次虚拟扩展，因此相比于传统MIMO雷达能识别更多的目标，具有更高的估计精度。实验仿真结果证明了该文算法的有效性。
该文提出了基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计算法。首先构造了基于非均匀阵列的具有相同确定性角信号分布函数和分布参数的相干分布式目标的双基地MIMO雷达信号模型，再利用基于最小冗余的差分共置阵列思想，实现了阵元二次虚拟扩展；然后通过构造置换、去冗余和换维矩阵，得到了新的协方差矩阵；最后利用ESPRIT算法思想，估计出相干分布式目标的发射、接收中心角，并且实现了角度参数的自动配对。由于该文算法实现了阵元二次虚拟扩展，因此相比于传统MIMO雷达能识别更多的目标，具有更高的估计精度。实验仿真结果证明了该文算法的有效性。
2014, 36(4): 960-966.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01007
摘要:
针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar, CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题，该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型，推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix, CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法，通过发射波形，系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代，逐步校正系统感知矩阵，最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比，该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差，改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。
针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar, CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题，该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型，推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix, CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法，通过发射波形，系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代，逐步校正系统感知矩阵，最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比，该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差，改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。
2014, 36(4): 967-973.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00817
摘要:
广域动目标监视模式是借助天线在方位向上快速扫描来实现大范围动目标监视的一种雷达工作模式，这使得雷达系统可以对同一个动目标在不同时刻进行多次观测并跟踪其轨迹。该文提出了一种基于机载广域监视雷达系统的地面目标动目标跟踪方法。首先，根据动目标检测得到的信息估计运动目标的位置；然后对每个目标设置关联门限，并对进入门限的目标计算加权的关联度；最后通过全局最优得到关联的结果。该文还比较分析并确定了算法对误差大小的适用范围。通过仿真并与另外两种算法进行比较，验证了该算法的有效性，实际数据的处理结果也说明了算法的可行性。
广域动目标监视模式是借助天线在方位向上快速扫描来实现大范围动目标监视的一种雷达工作模式，这使得雷达系统可以对同一个动目标在不同时刻进行多次观测并跟踪其轨迹。该文提出了一种基于机载广域监视雷达系统的地面目标动目标跟踪方法。首先，根据动目标检测得到的信息估计运动目标的位置；然后对每个目标设置关联门限，并对进入门限的目标计算加权的关联度；最后通过全局最优得到关联的结果。该文还比较分析并确定了算法对误差大小的适用范围。通过仿真并与另外两种算法进行比较，验证了该算法的有效性，实际数据的处理结果也说明了算法的可行性。
2014, 36(4): 974-980.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00686
摘要:
该文建立一种新的基于八邻域网格编码的SAR图像分割模型，并用区域合并技术实现了模型的快速求解。利用多方向比例边缘检测算子提取SAR图像的比例边缘强度映射(RESM)，提出一种新的阈值处理方法抑制RESM均质区域内部的极小值，进而减少了对阈值处理后的RESM进行分水岭变换获得的初始分割的区域个数。递归地合并相邻区域来求取分割模型的次优解。利用区域邻接图(RAG)及其最近邻图(NNG)特性来加速区域合并过程。引入精确度(P)和召回率(R)来评价分割算法的边缘定位精度。与常用方法相比，该文方法具有高的边缘定位精度和低的时间复杂度。
该文建立一种新的基于八邻域网格编码的SAR图像分割模型，并用区域合并技术实现了模型的快速求解。利用多方向比例边缘检测算子提取SAR图像的比例边缘强度映射(RESM)，提出一种新的阈值处理方法抑制RESM均质区域内部的极小值，进而减少了对阈值处理后的RESM进行分水岭变换获得的初始分割的区域个数。递归地合并相邻区域来求取分割模型的次优解。利用区域邻接图(RAG)及其最近邻图(NNG)特性来加速区域合并过程。引入精确度(P)和召回率(R)来评价分割算法的边缘定位精度。与常用方法相比，该文方法具有高的边缘定位精度和低的时间复杂度。
2014, 36(4): 981-987.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00848
摘要:
该文提出一种基于低秩约束的本征音子(Eigenphone)说话人自适应方法。原始的本征音子说话人自适应方法在自适应语料充分时具有很好的效果，然而当自适应语料不足时，出现严重的过拟合现象，导致自适应后的系统可能比自适应前的系统还要差。首先，对协方差矩阵为对角阵的隐马尔可夫-高斯混合模型语音识别系统，推导出一种简化的本征音子矩阵估计算法；然后，对本征音子矩阵引入低秩约束，采用矩阵的核范数作为矩阵秩的凸近似，通过调节核范数的权重因子以有效控制自适应模型的复杂度；最后，给出一种加速近点梯度算法以求解新算法中引入的带有核范数正则项的数学优化问题。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明，引入低秩约束后，本征音子说话人自适应方法的自适应效果得到了明显提高，在5~50 s的自适应数据条件下，均取得了比最大似然线性回归后接最大后验(MLLR+MAP)自适应更佳的识别效果。
该文提出一种基于低秩约束的本征音子(Eigenphone)说话人自适应方法。原始的本征音子说话人自适应方法在自适应语料充分时具有很好的效果，然而当自适应语料不足时，出现严重的过拟合现象，导致自适应后的系统可能比自适应前的系统还要差。首先，对协方差矩阵为对角阵的隐马尔可夫-高斯混合模型语音识别系统，推导出一种简化的本征音子矩阵估计算法；然后，对本征音子矩阵引入低秩约束，采用矩阵的核范数作为矩阵秩的凸近似，通过调节核范数的权重因子以有效控制自适应模型的复杂度；最后，给出一种加速近点梯度算法以求解新算法中引入的带有核范数正则项的数学优化问题。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明，引入低秩约束后，本征音子说话人自适应方法的自适应效果得到了明显提高，在5~50 s的自适应数据条件下，均取得了比最大似然线性回归后接最大后验(MLLR+MAP)自适应更佳的识别效果。
2014, 36(4): 988-992.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00306
摘要:
利用单个三轴地震波传感器可对水中目标进行被动探测和定位，为了提高地震波传感器的目标分辨能力，将MUSIC算法用于单地震波传感器的方位估计中。针对传统MUSIC方法在相干信号源条件中性能下降的问题，提出斜投影极化分离方法对水中多径传播信号进行分离，在不同的极化状态空间对目标的空间谱进行估计实现水中目标的高分辨方位估计。仿真结果表明，该方法依靠单个地震波传感器便可实现浅水多途环境下的高分辨方位估计。湖试数据的处理结果验证了该方法的有效性。
利用单个三轴地震波传感器可对水中目标进行被动探测和定位，为了提高地震波传感器的目标分辨能力，将MUSIC算法用于单地震波传感器的方位估计中。针对传统MUSIC方法在相干信号源条件中性能下降的问题，提出斜投影极化分离方法对水中多径传播信号进行分离，在不同的极化状态空间对目标的空间谱进行估计实现水中目标的高分辨方位估计。仿真结果表明，该方法依靠单个地震波传感器便可实现浅水多途环境下的高分辨方位估计。湖试数据的处理结果验证了该方法的有效性。
2014, 36(4): 993-997.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00282
摘要:
该文针对水下机器人在核电站水池中的位置估计问题，提出基于扫描声呐的概率迭代匹配定位算法进行机器人水下定位。首先分析了扫描声呐的信号特征，对声呐信号进行预处理的方法，通过阈值去噪、距离限定和减少采样来降低信号干扰和剔除多余数据，提高计算效率。然后针对声呐量测存在较大噪声的问题，提出基于概率迭代匹配的算法。利用马氏距离计算声呐扫描图与核电站水池环境地图之间的最近匹配点，同时通过置信度提高匹配的精度，以寻优迭代估计得到水下机器人的绝对位姿。与传统的最近点迭代算法的仿真比较表明该算法提高了水下机器人的估计精度。最后，通过水池实验验证了该算法的有效性。
该文针对水下机器人在核电站水池中的位置估计问题，提出基于扫描声呐的概率迭代匹配定位算法进行机器人水下定位。首先分析了扫描声呐的信号特征，对声呐信号进行预处理的方法，通过阈值去噪、距离限定和减少采样来降低信号干扰和剔除多余数据，提高计算效率。然后针对声呐量测存在较大噪声的问题，提出基于概率迭代匹配的算法。利用马氏距离计算声呐扫描图与核电站水池环境地图之间的最近匹配点，同时通过置信度提高匹配的精度，以寻优迭代估计得到水下机器人的绝对位姿。与传统的最近点迭代算法的仿真比较表明该算法提高了水下机器人的估计精度。最后，通过水池实验验证了该算法的有效性。
2014, 36(4): 998-1002.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00841
摘要:
针对应用系统对超大点数快速傅里叶变换(FFT)的性能需求不断提升，以及现有处理平台的资源对实现超大点数FFT的制约问题，该文提出一种超大点数FFT的实现方法。该方法通过优化铰链因子存储，采用行列号方式访问2维矩阵避免了3次显性转置，从而节省了内存资源；同时，通过分析处理器的分级存储结构特点，优化了矩阵行列划分规则，进而提高了行列访问效率。实验结果表明，该方法节约了近一半的内存资源，且有效提高了超大点数FFT的执行速度。
针对应用系统对超大点数快速傅里叶变换(FFT)的性能需求不断提升，以及现有处理平台的资源对实现超大点数FFT的制约问题，该文提出一种超大点数FFT的实现方法。该方法通过优化铰链因子存储，采用行列号方式访问2维矩阵避免了3次显性转置，从而节省了内存资源；同时，通过分析处理器的分级存储结构特点，优化了矩阵行列划分规则，进而提高了行列访问效率。实验结果表明，该方法节约了近一半的内存资源，且有效提高了超大点数FFT的执行速度。
2014, 36(4): 1003-1007.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00269
摘要:
传统基于马尔可夫随机场(MRF)的贝叶斯分割方法由于只考虑邻域像素点的先验影响，无法有效抑制相干斑噪声；边缘区域分割效果欠佳，因为先验模型假定邻域中每个像素对中心像素的影响相同。因而，该文提出一种融合局部和非局部信息的自适应贝叶斯分割方法。针对SAR图像中的相干斑噪声模型，引入基于比率概率的相似性测度，用非局部相似像素块指导当前像素点的分割；并且采用变分系数(Coefficient of Variation, CV)方法获取边缘区域图像模板，在边缘区域自适应地调整定义的结构指数以及搜索窗尺寸，从而改善分割过度平滑与结构保持的矛盾；在实验分析中，利用新方法对部分图像进行了分割实验，并与传统方法作了比较。改进方法的分割结果形状更为准确，不但抑制了相干斑噪声，还有效保持了细节特征，具有显著优势。
传统基于马尔可夫随机场(MRF)的贝叶斯分割方法由于只考虑邻域像素点的先验影响，无法有效抑制相干斑噪声；边缘区域分割效果欠佳，因为先验模型假定邻域中每个像素对中心像素的影响相同。因而，该文提出一种融合局部和非局部信息的自适应贝叶斯分割方法。针对SAR图像中的相干斑噪声模型，引入基于比率概率的相似性测度，用非局部相似像素块指导当前像素点的分割；并且采用变分系数(Coefficient of Variation, CV)方法获取边缘区域图像模板，在边缘区域自适应地调整定义的结构指数以及搜索窗尺寸，从而改善分割过度平滑与结构保持的矛盾；在实验分析中，利用新方法对部分图像进行了分割实验，并与传统方法作了比较。改进方法的分割结果形状更为准确，不但抑制了相干斑噪声，还有效保持了细节特征，具有显著优势。
2014, 36(4): 1008-1012.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00863
摘要:
为了降低数据存储和传输的成本，对数据进行压缩处理是一种有效的手段。该文针对具有较小均方值特征的整型数据序列提出了一种新的可用于数据无损压缩的位重组标记编码方法。该方法首先对整型数据序列进行位重组处理，以提高部分数据出现的概率；然后根据数据流中局部数据的概率分布特点自适应地选择合适的编码方式对数据流进行编码。运用实际具有较小均方值特征的整型数据序列对该文方法和其它几种无损压缩方法进行了压缩解压测试，并对比分析了各种压缩算法的压缩效果。测试结果表明，新方法可以实现数据的无损压缩与解压，且其压缩效果优于LZW编码，经典的算术编码，通用的WinRAR软件和专业音频数据压缩软件FLAC的压缩效果，具有良好的应用前景。
为了降低数据存储和传输的成本，对数据进行压缩处理是一种有效的手段。该文针对具有较小均方值特征的整型数据序列提出了一种新的可用于数据无损压缩的位重组标记编码方法。该方法首先对整型数据序列进行位重组处理，以提高部分数据出现的概率；然后根据数据流中局部数据的概率分布特点自适应地选择合适的编码方式对数据流进行编码。运用实际具有较小均方值特征的整型数据序列对该文方法和其它几种无损压缩方法进行了压缩解压测试，并对比分析了各种压缩算法的压缩效果。测试结果表明，新方法可以实现数据的无损压缩与解压，且其压缩效果优于LZW编码，经典的算术编码，通用的WinRAR软件和专业音频数据压缩软件FLAC的压缩效果，具有良好的应用前景。
2014, 36(4): 1013-1016.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00899
摘要:
针对北斗卫星导航系统B1I信号中的BCH译码问题，该文提出一种校正子辅助的列表译码算法。首先，以校正子和汉明重量为准则构造若干错误模式列表；然后根据接收数据硬判决的校正子选择对应的错误模式列表；最后按照相关函数差测度搜索最优错误模式并译码。仿真结果表明，校正子辅助的列表译码算法在误码率10-5时，与最大似然译码算法的信噪比仅差0.08 dB，说明该方法是北斗B1I信号BCH码的一种近优译码方法；另外，该方法具有线性复杂度和可并行实现的特点。
针对北斗卫星导航系统B1I信号中的BCH译码问题，该文提出一种校正子辅助的列表译码算法。首先，以校正子和汉明重量为准则构造若干错误模式列表；然后根据接收数据硬判决的校正子选择对应的错误模式列表；最后按照相关函数差测度搜索最优错误模式并译码。仿真结果表明，校正子辅助的列表译码算法在误码率10-5时，与最大似然译码算法的信噪比仅差0.08 dB，说明该方法是北斗B1I信号BCH码的一种近优译码方法；另外，该方法具有线性复杂度和可并行实现的特点。
